PCB 印刷電路板產業解決方案
客戶為全台灣前三大手機印刷電路板 (PCB) 廠，產品主攻高階智慧型手機及平板電腦市場。在 PCB 濕製程中，產線監控參數繁多，現階段設備欠缺智慧感測技術，無法即時監控與動態調整。藉由導入機聯網與 AI 應用模組，協助即時監控機台狀態，減少異常發生與不良品產出。
AI 瑕疵辨識技術
透過 Zero NG 的 AI 技術，將 ROI 圖像輸入 AI 模型做二次判定，大幅降低假警報率與漏檢率。
≤ 15%
假警報率 (False Alarm) 降低
≤ 2%
精準瑕疵辨識誤差
關於 Zero NG
輕量級 AI 模型，具成本效益
僅需 OK 樣本即可訓練第一個模型
從零開始也可快速完成訓練
無 AI 背景的初學者也能輕鬆上手
AI 檢測成功案例
LED 瑕疵檢測
導入前
Overkill rate 1.3%、Escape rate 0.93%
導入後
Overkill rate 0.45%、Escape rate 0.07%
Die Bond 檢測
導入前
傳統檢測方式，假警報與漏檢率較高
導入後
Overkill rate 0.15%、Escape rate 1.55%
專案背景
客戶為全台前三大手機 PCB 廠，主攻高階智慧型手機與平板市場。在 PCB 濕製程上，產線監控參數繁多，設備欠缺智慧感測技術，無法即時監控與動態調整。透過導入機聯網與 AI 模組，實現即時監控機台狀態、減少異常與不良品。
PCB 電鍍製程即時監控
透過機聯網即時收集與監控電流、電壓、硫酸銅濃度等參數，以看板方式將重要參數可視化，連續紀錄製程變異並與自動添加系統整合，動態調整參數維持機況穩定。
機聯網即時監控與收集製程參數，導入 AI 演算法結合統計分析即時監控
每五分鐘硫酸銅檢測濃度變化趨勢一目了然，異常可立即處理
On-line SPC 提供電鍍鍍層即時趨勢，柏拉圖顯示主要瑕疵原因
管理人員可隨時監看不同參數，全面掌握生產狀態
導入重點：感測技術 → 可視化呈現 → 分析與回饋
PCB 電鍍製程預測平台
以領域專家經驗訓練出智慧電鍍鍍層厚度預測模型，智慧化提供電鍍機台參數設定值的參考依據，減少實驗次數、縮短良率拉升時間。由人員經驗為基礎訓練 AI 模型，可減少試片次數並縮短良率提升時間。
PCB 產業常見問題
AI 檢測模型需要多少訓練資料？
Zero NG 技術僅需 OK 樣本即可開始訓練，從零開始也能快速完成。
機聯網可監控哪些參數？
電流、電壓、硫酸銅濃度等製程參數，皆可即時收集並以看板呈現。
預測模型精度如何？
以領域專家經驗訓練的模型，系統預測值與實際量測值具高度吻合度。